- Страна
- Россия
Системный аналитик Middle+, Senior (Demand Planning)
Оценка ИИИнтересный проект на стыке аналитики и Data Science с использованием современных инструментов (In.Plan, Airflow, Superset). Однако, проектная занятость (от 3 месяцев) может быть менее привлекательной для тех, кто ищет долгосрочную стабильность.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИТребуется специфический опыт в Demand Planning и знание платформы In.Plan или аналогов, а также уверенное владение SQL и понимание Python-компонентов. Проектная форма работы предполагает быструю адаптацию и высокий уровень самостоятельности.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ вакансии ставка не указана и предлагается кандидатом. Для уровня Middle+/Senior системного аналитика в РФ рыночный диапазон составляет от 250 000 до 400 000 рублей при проектной работе. Специализация в Demand Planning может позволить претендовать на верхнюю границу рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Системный аналитик Middle+, Senior
Ставка: ваша
Локация: РФ
Длительность проекта: от 3 мес. (с возможностью продления)
Обязательные требования
- Опыт участия во внедрении систем планирования спроса или автоматизации процессов прогнозирования.
- Понимание процесса demand planning: исторические продажи, очистка данных, статистический прогноз, экспертные корректировки, сценарии и оценка точности.
- Опыт разработки или настройки решений на low-code платформе: от модели данных и логики расчётов до пользовательских экранов и тестирования.
- Уверенное понимание реляционной модели данных и SQL: соединения таблиц, фильтрация, агрегация, проверка и преобразование данных.
- Понимание того, как Python-компоненты получают данные из платформы, обрабатывают их и возвращают результат; способность разбирать конфигурацию и диагностировать ошибки на стыке компонентов.
- Навыки взаимодействия с заказчиком и разработки понятной документации.
Дополнительные требования
- Опыт работы с In.Plan Demand Planning или другой платформой IBP/S&OP.
- Практический опыт работы с Python, датафреймами и параметрической настройкой алгоритмов.
- Знакомство с моделью данных «звезда» по Кимбаллу, Airflow и BI-инструментами, например Superset.
Задачи на проекте
- Собирать и уточнять требования планировщиков спроса, продаж и смежных команд; описывать целевой процесс, сценарии работы и функциональные требования.
- Проектировать и настраивать модель данных: таблицы, наборы данных, справочники, иерархии, связи, показатели и уровни планирования; готовить настройки чтения, записи и преобразования данных.
- Разрабатывать решение средствами low-code платформы: ракурсы планирования, экраны, предупреждения, права доступа и пользовательские сценарии.
- Настраивать параметры очистки истории, сегментации и алгоритмов прогнозирования спроса с использованием библиотеки модулей In.Plan Demand; проверять качество исходных данных и результатов расчёта.
- Прорабатывать сценарии ручной корректировки, обогащения и согласования прогноза, включая формирование итогового плана спроса.
- Разбирать и проверять SQL-запросы и преобразования данных, понимать передачу данных между платформой и Python-алгоритмами; формулировать задачи на доработку там, где платформенных средств недостаточно.
- Готовить инструкции и обучающие материалы, проводить обучение пользователей и сопровождать запуск решения в эксплуатацию.
Этапы отбора
- Внутренний квалификационный.
- Интервью с клиентом с техническими вопросами.
Описание проекта и команды
Специалист разрабатывает решение для планирования спроса на low-code платформе In.Plan по бизнес-требованиям заказчика.
Проектирует и настраивает модель данных, логику обработки и интерфейсы, связывает платформенные настройки с алгоритмами на Python и проверяет результат вместе с пользователями.
Откликнуться на запрос: Откликнуться
По вопросам партнерского сотрудничества: Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- Python
- Demand PlanningBase
- Data Modeling
- Low-code
- Apache Airflow
- Apache Superset
- Business Intelligence
- Requirements Analysis
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания предметной области Demand Planning.
Расскажите, как вы подходите к процессу очистки исторических данных о продажах перед расчетом прогноза? Какие аномалии вы обычно ищете?
Оценка навыков проектирования БД.
В чем заключаются основные преимущества и недостатки использования модели данных «звезда» по Кимбаллу в системах планирования?
Проверка технической грамотности на стыке систем.
Как бы вы диагностировали ошибку, если Python-скрипт для расчета прогноза возвращает некорректные данные обратно в low-code платформу?
Оценка навыков работы с SQL.
Напишите пример SQL-запроса для агрегации данных о продажах по иерархии продуктов и периодам времени с использованием оконных функций.
Проверка опыта работы с требованиями.
Как вы действуете, если требования планировщиков спроса противоречат техническим ограничениям low-code платформы?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
